Segmentation par méthodes markoviennes et variationnelles des images texturées : application à la caractérisation sonar des fonds marins

par Imen Karoui

Thèse de doctorat en Traitement du signal et télécommunications

Sous la direction de Jean-Marc Boucher.

Soutenue en 2007

à Télécom Bretagne .


  • Résumé

    Cette thèse s'inscrit dans la continuité des collaborations de l'Ifremer et de l'ENST-Bretagne sur le thème de l'estimation objective et automatique des caractéristiques physiques des fonds marins et la mise en place d'algorithmes de segmentation des cartographies associées. Dans cette thèse on s'attache plus particulièrement à exploiter l'information texturale présente dans des images sonar haute résolution. Ce mémoire de thèse comprend trois parties. Les deux premières concernent les domaines de l'analyse et de la segmentation des images texturées. La troisième partie présente une adaptation de ces algorithmes à la caractérisation et à la segmentation des images de fonds marins. Dans la première partie, nous caractérisons les textures par un ensemble de distributions empiriques de leurs réponses à des bancs de filtres. Nous fusionnons les descripteurs élémentaires en définissant une nouvelle mesure de similarité entre textures dans l'espace de ces attributs. Notre mesure de similarité est calculée selon une somme pondérée de divergence de Kullback-Leibler entre les attributs élémentaires de textures. Les poids sont estimés de manière à maximiser le critère de la marge globale. Selon la valeur des poids, on opère une sélection des attributs les plus pertinents que nous utilisons effectivement pour la discrimination entre textures. Dans la deuxième partie, nous utilisons cette mesure de similarité pour la segmentation supervisée et non supervisée d'images texturées. Nous proposons deux algorithmes: un algorithme "basé pixel" et formulé dans un cadre markovien et un autre "basé région" formulé dans un cadre variationnel et implanté selon la technique des ensembles de niveaux. Dans la troisième partie, nous présentons une application à la caractérisation et la cartographie des fonds marins par imagerie sonar. Nous évoquons le problème de la dépendance angulaire des attributs de texture et nous décrivons les modifications apportées aux méthodes de caractérisation et de segmentation proposées afin de tenir compte de cette variation angulaire.

  • Titre traduit

    Markovian and variational seglentation of textured images : application to sidescan sonar image characterization


  • Résumé

    This work is concerned with the characterization and the segmentation of high resolution sonar images. We are interested in the texture information within these images. The report is divided into three parts. The two former parts are concerned with natural texture analysis in general. The third one presents an application to sonar image segmentation. In the first part, we describe texture by a set of empirical distribution estimated on texture responses to a set of different filters computed for different parameterizations. We fuse the contribution of the different features using a weighting scheme: we define a new similarity measure between textures, as a weighted sum of Kullback-Leibler divergence between texture features. The weights are estimated according to global margin maximization criterion. According to weight values, we select the most discriminating features. In the second part, we exploit this similarity measure to develop supervised and unsupervised segmentation algorithms. We propose two segmentation methods: one "pixel-based" method formulated in a bayesian based Markov Random Field (MRF) framework and a variational "region-based" approach implemented with the level set technique. In the third part, we present an application to the characterization and the segmentation of sonar images. We show sidescan sonar feature dependency with incidence angles and we describe the modification of our similarity measure and our segmentation algorithms to take into account the angular feature dependency.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (XXII-161 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. [147]-161

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université de Rennes I. Service commun de la documentation. Section sciences et philosophie.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : TA RENNES 2007/34
  • Bibliothèque : IMT Atlantique campus de Brest. Bibliothèque d'études.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 7.341 KARO

Cette version existe également sous forme de microfiche :

  • Bibliothèque : Université Pierre et Marie Curie. Bibliothèque Universitaire Pierre et Marie Curie. Section Sciences de la Terre Recherche - cartothèque - CADIST.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 07 TELB 0035
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